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摘要:
云平台作为存储和处理分析大规模社会网络数据的工具逐渐变为主流,针对大规模社会网络子图匹配隐私保护问题,提出分布式K-自同构社会网络隐私保护算法,保护上传至云平台的社会网络图的结构隐私.通过节点间传递标记信息的方式添加噪声边,使原始图匿名为具有k个对称子图的K-自同构社会网络图.提出分布式的子图匹配方法对上传图进行子图匹配,根据搜索图中节点的选择性对搜索图进行分解得到搜索分解子图;在每个计算节点内进行分布并行的子图匹配得到搜索分解子图匹配结果,将结果连接后得到关于搜索图的匹配结果;在客户端中根据K-自同构社会网络图的对称性和K-自同构函数对得到的子图匹配结果进行恢复和过滤得到正确匹配结果.实验结果表明:分布式K-自同构社会网络隐私保护算法和分布式子图匹配方法在处理大规模社会网络图时具有很高的效率,并且有效解决了隐私泄露问题.
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内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 面向子图匹配的社会网络隐私保护方法
来源期刊 计算机科学与探索 学科 工学
关键词 分布式 社会网络 隐私保护 子图匹配
年,卷(期) 2019,(9) 所属期刊栏目 网络与信息安全
研究方向 页码范围 1504-1515
页数 12页 分类号 TP393
字数 1244字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 张晓琳 内蒙古科技大学信息工程学院 118 423 10.0 15.0
2 张换香 内蒙古科技大学信息工程学院 24 33 3.0 5.0
3 刘娇 内蒙古科技大学信息工程学院 20 13 2.0 3.0
4 袁昊晨 内蒙古科技大学信息工程学院 3 2 1.0 1.0
5 李卓麟 内蒙古科技大学信息工程学院 4 3 1.0 1.0
传播情况
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引文网络
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2020(1)
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研究主题发展历程
节点文献
分布式
社会网络
隐私保护
子图匹配
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机科学与探索
月刊
1673-9418
11-5602/TP
大16开
北京市海淀区北四环中路211号北京619信箱26分箱
82-560
2007
chi
出版文献量(篇)
2215
总下载数(次)
4
总被引数(次)
10748
论文1v1指导